[发明专利]一种基于三值化图像聚类的快速多目标分割方法

摘要

一种基于三值化图像聚类的快速多目标分割方法，涉及图像处理领域的分割方法。本发明是要解决现有的分割算法无法有效解决相互靠近的多目标分割的技术问题。本发明的分割方法为：一、计算彩色图像的梯度；二、结合梯度信息进行阈值处理得到三值化图像；三、在三值化图像中进行基于形态学的聚类；四、结合聚类结果图像进行目标区域修复及目标分割。本发明通过在对彩色图像进行三值化的时候，创新性地结合了图像中的轮廓信息和色彩信息，将图像映射为“前景、轮廓、背景”三个值，然后采用基于形态学的搜索方法完成聚类，进而实现目标图像的快速分割。本发明应用于实时性要求比较高的彩色多目标检测或者跟踪中的分割处理。

主权项

一种基于三值化图像聚类的快速多目标分割方法，其特征在于基于三值化图像聚类的快速多目标分割方法是按以下步骤实现：一、计算彩色图像的梯度（1）通过摄像头对目标摄像采样得到原始的r、g、b三通道图像A，然后对图像A缩小后得到彩色图像B，彩色图像B的大小w×h，w为图像宽度上的像素点个数，h为图像高度上的像素个数；（2）计算步骤（1）中彩色图像B的r、g、b三通道图像上的方向梯度；（3）结合步骤（2）中彩色图像B的r、g、b三通道图像上的方向梯度计算彩色图像B两个轴向上的方向梯度；（4）结合步骤（3）中两个轴向上的方向梯度描述彩色图像B的方向梯度强度图像M；（5）计算步骤（1）中彩色图像B的饱和度，得到饱和度图像Z；二、结合步骤一中（4）方向梯度强度图像M和（5）饱和度图像Z的信息对彩色图像B进行阈值处理，将彩色图像逐个像素映射为“前景、轮廓、背景”三个值，通过下式，得到三值化图像C； C ( x , y ) = 100 if ( M ( x , y ) ≥ M threshold ) 255 if ( M ( x , y ) < M threshold ) and ( Z ( x , y ) > S threshold ) 0 other conditions 其中，100表示“轮廓”，255表示“前景”，0表示“背景”；Mthreshold为梯度阈值，大于等于该阈值代表该像素是轮廓点，小于该阈值代表该像素不是轮廓点；Sthreshold为饱和度阈值，大于该阈值表示像素点可能是具有鲜艳颜色的目标点；三、对步骤二中三值化图像C进行基于形态学的聚类，得到聚类结果图像E；四、结合步骤三中聚类结果图像E进行目标区域修复及目标分割。